多水下航行器協(xié)同導(dǎo)航信息融合研究.pdf

1、自主水下航行器（Autonomous Underwater Vehicles，AUV）作為海洋探測和開發(fā)的倍增器，可以在人類無法達(dá)到的大深度危險(xiǎn)區(qū)域進(jìn)行科學(xué)考察和軍事活動，受到各界廣泛重視。在此技術(shù)上發(fā)展起來的多水下航行器協(xié)同作業(yè)也得到了越來越多的關(guān)注，而該協(xié)作技術(shù)中起關(guān)鍵作用的協(xié)同導(dǎo)航也開始成為研究的重點(diǎn)。相比單個(gè)航行器，多 AUV的協(xié)同導(dǎo)航在降低AUV系統(tǒng)配置、增強(qiáng)AUV間信息共享，提高導(dǎo)航精度等方面具有獨(dú)特優(yōu)勢。論文從改善多AUV

2、協(xié)同導(dǎo)航性能的現(xiàn)實(shí)要求出發(fā)，對基于移動矢徑的多AUV協(xié)同導(dǎo)航展開研究，通過改善導(dǎo)航算法來提高定位精度。
　　本文對多AUV協(xié)同導(dǎo)航系統(tǒng)中處于領(lǐng)航作用的主AUV的組合導(dǎo)航方法進(jìn)行研究，基于捷聯(lián)慣導(dǎo)系統(tǒng)（Strapdown Inertial Navigation System, SINS）和多普勒計(jì)程儀（Doppler velocityLog, DVL）兩種導(dǎo)航系統(tǒng)建立了他們的組合導(dǎo)航方案。針對組合導(dǎo)航輸出數(shù)據(jù)中存在的隨機(jī)擾動的影響，

3、采用將灰色預(yù)測模型添加到組合導(dǎo)航不規(guī)則原始數(shù)據(jù)的計(jì)算和積累上的方法來削弱該影響。借助水面信標(biāo)艦船將主、從AUV結(jié)合起來，分析彼此間幾何結(jié)構(gòu)模型，建立基于四面體結(jié)構(gòu)的整體定位算法。并且通過分析主AUV和從AUV的彼此間位置關(guān)系，判斷各航行器定位的合理性和準(zhǔn)確性。研究了協(xié)同導(dǎo)航系統(tǒng)所采用的主要通信方式水聲通信系統(tǒng)，對水下通信系統(tǒng)常用的網(wǎng)絡(luò)模型作了分析。針對單領(lǐng)航者多AUV協(xié)同導(dǎo)航系統(tǒng)，介紹了移動矢徑的基本原理，建立基于移動矢徑的從AUV協(xié)同

4、導(dǎo)航模型。針對距離量測單一導(dǎo)致的系統(tǒng)可觀測性差的問題，運(yùn)用非線性系統(tǒng)李導(dǎo)數(shù)理論對系統(tǒng)的可觀測性進(jìn)行分析。根據(jù)系統(tǒng)的可觀測性條件，判斷協(xié)同導(dǎo)航系統(tǒng)可觀測的運(yùn)動路徑。提出了一種基于自適應(yīng)估計(jì)的無跡卡爾曼濾波（Unscented Kalman Filter，UKF）算法。在UKF算法的基礎(chǔ)上，針對水聲通信過程中由于存在通信延遲和通信丟包現(xiàn)象而導(dǎo)致的觀測噪聲不確定問題，采用極大后驗(yàn)估計(jì)原理設(shè)計(jì)出一種時(shí)變噪聲統(tǒng)計(jì)估計(jì)器，對噪聲均值和協(xié)方差進(jìn)行實(shí)時(shí)